인공지능이 여는 신소재 혁신

실험실을 넘어 산업현장으로: AI 기반 소재 혁신의 가능성과 과제

인공지능과 재료과학의 만남

신소재(Material) 개발은 과학기술 전반의 혁신을 이끄는 핵심 동력입니다. 새로운 소재는 배터리, 반도체, 신약, 에너지, 우주항공 등 다양한 분야에서 성능을 획기적으로 끌어올리는 기반이 되며, 산업 경쟁력과 국가 기술주권 확보의 결정적 요소로 작용합니다. 그러나 전통적인 소재 개발 과정은 시간과 비용이 많이 드는 고난도의 작업이었습니다.

기존의 방식은 실험실에서 화학 조합과 공정 조건을 수없이 반복하며 하나의 후보 물질을 찾는 방식이 대부분이었습니다. 가능한 조합 수는 수십억 개 이상에 달하며, 이론적으로는 존재 가능한 물질이라 하더라도 실제로 합성 가능한지 여부를 판단하고 검증하는 데만 수년이 걸리기도 합니다. 이처럼 탐색 공간은 거대하고, 인간의 직관과 실험 능력에는 한계가 존재합니다.

이러한 난제를 해결하기 위한 새로운 돌파구로 주목받는 것이 바로 인공지능(AI)입니다. AI는 과거 수십 년간 축적된 재료 데이터와 이론을 학습하여, 안정적인 물질 구조를 예측하거나 특정 조건에 적합한 소재를 생성할 수 있는 능력을 보여주고 있습니다. AI는 단순히 계산 속도를 높이는 것을 넘어, 인간이 시도하지 못한 조합을 제안하거나 실험적 실패 가능성을 줄이는 데 기여하고 있습니다.

AI 소재개발의 대표 사례

최근에는 구글 딥마인드(Google DeepMind)의 GNoME, 마이크로소프트(Microsoft)의 MatterGen 등 세계적인 기업들이 앞다투어 AI 기반 소재 탐색 모델을 공개하고 있으며, 일부는 실제 실험실에서 검증되어 실제로 존재 가능한 신소재 후보로 발전하고 있습니다. AI가 원소 주기율표를 다시 쓰고 있다는 말은 단순한 수사가 아니라, 현실에서 점차 구현되고 있는 과학 혁명의 모습입니다.

AI를 활용한 소재개발 분야는 최근 몇 년 사이 급속히 발전하고 있으며, 이 과정에서 세계적인 기술 기업들이 실제로 작동하는 모델을 발표하고 있습니다. 이 장에서는 그 중에서도 대표적인 두 사례인 구글 딥마인드의 GNoME과 마이크로소프트의 MatterGen, 그리고 기타 주요 기업들의 성과를 중심으로 AI가 실제로 신소재 개발에 어떻게 기여하고 있는지를 살펴보고자 합니다.

GNoME: 구글 딥마인드의 결정 구조 예측 AI

GNoME(Graph Networks for Materials Exploration)는 구글 딥마인드가 개발한 AI 모델로, 결정성 물질의 안정성 예측을 목적으로 설계된 그래프 신경망 기반 시스템입니다. GNoME은 기존에 알려진 결정 구조와 화학적 조성 데이터를 바탕으로, 이론적으로 안정적인 신물질 후보군을 대규모로 예측하는 데 성공하였습니다.

2023년 기준으로 GNoME은 약 3천만 개의 후보 중 약 200만 개의 안정적인 결정 구조 물질을 예측하였으며, 이 중 700개 이상은 실험실에서 실제로 합성되었거나 기존 문헌에서 검증된 바 있는 물질로 확인되었습니다. 딥마인드는 이 결과를 미국의 Materials Project, 버클리 연구소 등과 공유하였고, 전 세계 연구자들이 해당 후보군을 자유롭게 실험할 수 있도록 공개하였습니다.

특히 이 모델은 리튬이온전지 전극, 열전소재, 초전도체, 반도체, 자성체 등 고기능성 응용 분야에 적합한 소재를 다수 포함하고 있어, 산업적 활용 가능성도 함께 주목받고 있습니다. 딥마인드는 GNoME을 통해 기존 방식으로는 수백 년이 걸릴 수 있는 탐색 작업을 수 주 내로 압축할 수 있다고 설명하며, AI의 효율성과 실용성을 강조하고 있습니다.

MatterGen: 마이크로소프트의 생성형 AI 소재 설계 플랫폼

MatterGen은 마이크로소프트가 2024년에 공개한 AI 기반 분자 생성 플랫폼입니다. 이 모델은 대규모 분자 데이터셋을 학습한 후, 사용자가 지정한 특성과 조건에 맞추어 새로운 분자 구조와 물질 조합을 직접 생성하는 생성형 AI 시스템입니다. MatterGen은 AI 언어모델의 작동 방식을 분자 설계에 적용한 형태로, 구조 예측을 넘어 ‘새로운 물질을 창조’하는 능력을 보여줍니다.

마이크로소프트는 이 모델을 통해 리튬이온 배터리용 전해질, 수소 촉매, 태양전지 재료 등 여러 분야에서 신소재 후보를 도출했으며, 일부는 DFT(밀도범함수이론) 계산을 통해 성능을 검증하는 단계까지 진입하였습니다. MatterGen은 Azure Quantum과 Azure AI 플랫폼과 통합되어, 클라우드 기반으로 시뮬레이션과 재료 탐색을 동시에 수행할 수 있는 장점도 가지고 있습니다.

이처럼 MatterGen은 고기능성 재료 개발을 위한 AI 기반 디자인 자동화 플랫폼으로 활용되며, 마이크로소프트는 실제 화학 기업 및 연구기관과의 협업을 통해 모델의 산업적 응용 가능성을 실험하고 있습니다.

그 밖의 사례

AI 기반 소재개발은 구글과 마이크로소프트 외에도 다양한 기업과 연구기관에서 현실화되고 있습니다. IBM은 ‘Molecular Transformer’와 ‘Rxn for Chemistry’ 플랫폼을 통해 화학 반응 경로 예측과 고분자 소재 설계에 AI를 적용하고 있으며, 배터리 소재 합성 실험에까지 성공하였습니다.

Meta AI는 Open Catalyst 프로젝트를 통해 수소 연료전지용 촉매 후보군을 AI로 예측하고, 일부 조합은 실제 실험 검증 단계에 진입하였습니다. Schrödinger는 AI 기반 분자동역학 시뮬레이션을 통해 설계한 항암제 후보를 다수의 제약사와 공동으로 임상 시험 단계까지 진행하고 있습니다. AstraZeneca와 BenevolentAI는 AI가 제안한 기존 약물 Baricitinib을 코로나19 치료제로 전환하고 FDA의 긴급사용 승인까지 획득한 바 있습니다.

이처럼 AI는 소재 탐색, 설계, 후보 제안, 실험 검증의 전 과정에 걸쳐 현실적인 성과를 보여주고 있으며, 일부는 연구실의 발견을 넘어 실제 산업 적용 가능성까지 논의되고 있습니다. 다만 이러한 성과가 곧바로 상용화로 이어지는 것은 아닙니다.

도메인 날리지와 협업의 중요성

AI가 신소재 설계와 탐색 과정에서 놀라운 속도와 범위를 보여주고 있음에도 불구하고, 그 성공 여부는 여전히 인간 전문가의 지식과 통찰에 크게 의존하고 있습니다. 이는 AI가 제공하는 예측 결과나 생성된 구조가 실제로 의미 있는지 판단하고, 실험으로 검증하며, 산업적 적용 가능성을 평가하는 과정이 전문적인 도메인 지식(domain knowledge) 없이는 불가능하기 때문입니다.

AI 모델은 주어진 문제를 해결하는 데 매우 뛰어난 도구이지만, ‘무엇을 문제로 정의할 것인지’는 인간이 결정해야 합니다. 예를 들어, 리튬이온 배터리용 전해질을 설계하고자 할 때, 이온전도성, 산화 안정성, 분해 전압, 전기화학적 윈도우 등 어떤 특성을 중심으로 설계할 것인지는 배터리 화학에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 이러한 조건이 명확히 정의되지 않으면, AI는 현실성과는 거리가 먼 물질을 제안할 수 있습니다.

즉, AI가 아무리 뛰어난 계산 성능을 갖추고 있다 하더라도, 문제 설정 자체가 부적절하면 결과는 의미 없는 방향으로 흘러갈 수밖에 없습니다. 따라서 AI 모델의 설계 초기 단계부터 도메인 전문가가 참여하는 것이 필수적입니다.

AI 학습의 품질은 데이터에 달려 있으며, 재료과학 분야의 데이터는 복잡하고 불완전한 경우가 많아 도메인 전문가의 개입 없이는 제대로 활용되기 어렵습니다. 예를 들어, 결정 구조 데이터에서 화학적으로 불가능한 조합이나 실험적 실패 기록을 걸러내거나, 특이값을 식별하는 작업은 단순한 통계 처리로는 불충분하며 전문적 물리화학 지식이 필요합니다.

또한 AI가 제시한 후보 물질이 과연 의미 있는지, 기존 이론과 충돌하지 않는지, 실제로 합성 가능한지 등을 판단하는 것도 도메인 지식의 몫입니다. 특히 생성형 AI가 만든 분자 구조는 실험적으로 불안정하거나 반응성이 과도한 경우가 많기 때문에, 인간 전문가의 해석과 필터링이 반드시 수반되어야 합니다.

AI가 제안한 물질이 실제로 실험실에서 합성 가능한지, 더 나아가 대량 생산 공정에 적합한지는 또 다른 중요한 평가 기준입니다. 이 역시 전통적인 재료공학, 화학공정, 나노기술 등의 도메인 지식이 뒷받침되어야 가능하며, AI 모델이 이를 스스로 판단하는 데는 한계가 있습니다.

예를 들어, AI가 설계한 물질이 극저온에서만 안정한 구조일 수 있으며, 합성 과정에서 극도로 민감한 조건을 필요로 할 수도 있습니다. 또는 희귀 금속을 다량 사용하는 조성일 경우, 아무리 성능이 뛰어나더라도 상용화가 불가능합니다. 이러한 조건을 반영하기 위해서는 재료비, 공급망, 환경 규제 등 산업적 현실에 대한 폭넓은 이해가 필수입니다.

오늘날의 선도 연구기관과 기업들은 AI를 단독으로 활용하지 않고, 도메인 전문가, AI 개발자, 실험 과학자, 공정 엔지니어들이 한 팀을 이루어 문제를 해결하는 다학제적 협업(multidisciplinary collaboration) 구조를 취하고 있습니다. 여기서 도메인 전문가는 문제 정의와 목표 변수 설정, 결과 해석을 담당하고, AI 엔지니어는 모델 개발, 학습, 성능 최적화에 집중합니다. 실험 과학자는 후보 물질 합성과 성능 검증을 진행하고, 현장 엔지니어는 생산공정 적용성 검토와 스케일업 테스트를 수행합니다. 이러한 협업 구조는 단순히 AI의 기술적 성능을 뛰어넘어, 현실 세계에 적합한 실용적인 성과를 이끌어내는 핵심 기반이 되고 있습니다.

상용화를 가로막는 현실의 장벽

AI가 신소재 탐색과 설계에 뛰어난 성과를 보여주고 있음에도 불구하고, 이러한 기술이 곧바로 상용화로 이어지는 것은 아닙니다. 연구실에서 유망하다고 평가된 물질도 산업 현장에서 실제 제품으로 구현되기까지는 수많은 기술적, 경제적, 제도적 장벽을 넘어야 합니다. 본 장에서는 AI 기반 소재개발이 상업적 성공으로 이어지기 위해 반드시 고려해야 할 현실적 과제들을 살펴봅니다.

AI가 설계한 물질은 이론적으로 안정적일 수 있지만, 실제 합성이 가능하지 않거나 재현성이 낮은 경우가 많습니다. 특히 생성형 AI가 제안한 분자나 결정 구조는 기존에 존재하지 않던 새로운 조합이 많기 때문에, 이를 실험실에서 재현하기 위해서는 고도로 정밀한 조건 설정, 새로운 촉매, 복잡한 합성 경로가 필요할 수 있습니다.

설사 실험실에서 소량 합성에 성공했다 하더라도, 이를 산업용 규모로 확장(스케일업, scale-up)하는 데에는 또 다른 문제가 발생합니다. 반응 속도, 불순물 제어, 입자 크기 조절, 열전달 효율 등은 배치 규모에 따라 전혀 다른 양상을 보이기 때문입니다. 이 과정에서 실험실에서 검증된 성능이 재현되지 않거나, 불안정성이 높아지는 경우도 빈번히 발생합니다.

AI가 제안한 소재가 아무리 기능적으로 우수하더라도, 생산 단가가 높거나 희귀 원소를 필요로 할 경우 상용화가 어렵습니다. 산업계에서는 기술적 성능보다 단가 대비 성능비용비율(performance-to-cost ratio)이 더 중요하게 작용합니다.

또한 글로벌 공급망이 불안정하거나, 특정 국가에 과도하게 의존하는 원소(예: 희토류, 코발트 등)를 사용하는 경우에는 지정학적 리스크로 인해 기업들이 해당 소재 채택을 주저하게 됩니다. AI 모델은 이러한 산업적 제약을 자동으로 반영하지 않기 때문에, 경제성과 원료 수급 안정성에 대한 별도 검토가 필수입니다.

신소재가 실제 산업에 적용되기 위해서는 각종 국가별, 산업별 규제를 통과해야 합니다. 의료용, 식품용, 전자용, 항공우주용 등 분야마다 적용되는 안전성 기준, 환경 영향 평가, 독성 검증, 인증 테스트 절차가 매우 다릅니다.

특히 신약이나 생체 소재의 경우, 수년간의 전임상 및 임상 시험과 규제 기관의 엄격한 승인 절차를 거쳐야 하며, 소재 개발에서 상용화까지 10년 이상의 시간이 소요되는 경우도 많습니다. 이 과정에서 AI 기반이라는 이유만으로 단축이 되지 않으며, 오히려 AI가 생성한 후보 물질은 기존에 유례가 없는 조합일 수 있기 때문에, 추가적인 안전성 검토가 요구되기도 합니다.

마지막으로, 기술적으로 우수한 소재라 하더라도 기존 시장 구조나 생태계와 호환되지 않는 경우에는 쉽게 채택되지 않습니다. 예를 들어 반도체 공정에서 새로운 소재를 도입하려면 장비, 공정 조건, 테스트 시스템, 품질 인증 프로토콜까지 모두 바뀌어야 하며, 이는 막대한 전환 비용을 수반합니다.

기업은 위험을 회피하려는 보수적 경향을 갖고 있기 때문에, 검증된 기존 소재보다 불확실성이 높은 신소재를 쉽게 채택하지 않습니다. 따라서 AI 설계 소재를 실제 시장에 안착시키기 위해서는 기술적 설득력뿐 아니라 시장 요구를 반영한 적용 전략이 반드시 필요합니다.

이러한 장벽을 극복하기 위해, 글로벌 연구기관과 기업들은 다음과 같은 전략을 채택하고 있습니다.

AI 설계 초기 단계에서부터 경제성과 공정 가능성 제약조건을 함께 고려

도메인 전문가와 함께 현실적 스펙 설정 및 산업 친화적 조합 중심으로 설계

실험 검증 – 파일럿 생산 – 산업 적용 단계별 ‘AI-실험-엔지니어링’ 연계 파이프라인 구축

산업 파트너와 조기 협력해 적용 가능성 높은 분야 중심의 과제 설계

규제기관 및 인증기관과의 사전 협의를 통한 시험 설계 최적화

인간과 AI가 함께 만드는 재료과학의 미래

AI는 재료과학의 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 인간이 일일이 탐색하던 수많은 조합을 단시간 내에 예측하고, 그 중에서 유망한 후보를 선별하여 실험으로 이어질 수 있도록 만드는 일은 AI만이 할 수 있는 역할입니다. 그러나 동시에, 이 기술이 진정한 혁신으로 이어지기 위해서는 여전히 인간의 통찰과 전략적 판단이 중심이 되어야 합니다. 인공지능과 인간은 경쟁자가 아니라, 서로를 보완하는 협력자로 진화하고 있습니다.

AI는 방대한 조합 공간에서 물리적으로 가능한 신소재를 빠르게 탐색해주는 '탐색자' 역할을 수행합니다. 그러나 그 탐색 결과를 물리적·화학적 관점에서 검증하고, 경제적·산업적 조건에 맞게 선택하는 것은 인간의 몫입니다. 생성형 AI가 제안한 수천 개의 후보 물질 중에서 실제로 사용 가능한 몇 가지를 가려내는 과정에는 직관, 경험, 산업적 이해가 반드시 필요합니다.

이러한 역할 분담은 인간과 AI가 서로의 한계를 보완하며 더 높은 성과를 만들어낼 수 있는 구조를 형성합니다. 인간이 설계한 문제를 AI가 빠르게 해결하고, AI의 결과를 인간이 현실로 이끌어내는 협업 구조는 신소재 개발을 새로운 차원으로 끌어올리고 있습니다.

AI 기반 소재개발이 발전할수록, 화학, 물리, 재료공학, 컴퓨터과학, 공정기술, 산업경제 등 다양한 분야의 전문가들이 함께 참여하는 융합형 연구 체계가 중요해지고 있습니다. 특히 소재 데이터를 수집하고 학습 가능한 형태로 정제하며, 실험으로 연결하고, 상용화 전략까지 고려하는 과정은 한 분야의 전문성만으로는 불가능합니다.

따라서 향후에는 AI를 중심으로 한 재료 인포매틱스(Materials Informatics)가 더욱 확대될 것이며, 기업과 연구기관은 다학제 전문가들로 구성된 전담 AI-재료팀을 갖추는 것이 필수가 될 것입니다. 이는 기존의 분절된 연구 체계에서 탈피해 속도와 효율성을 동시에 확보하는 방식으로 자리 잡을 것입니다.

AI 기반 소재개발은 단순한 과학기술의 발전을 넘어, 산업구조와 글로벌 경쟁 구도에 심대한 영향을 미칠 잠재력을 가지고 있습니다. 예를 들어, 배터리 수명과 에너지 밀도를 극적으로 높이는 소재, 저전력 고속 반도체 소재, 새로운 형태의 초전도체 등은 시장 판도를 바꿀 수 있는 게임 체인저가 될 수 있습니다.

또한, 기후위기 대응을 위한 탄소중립 소재, 재활용 소재, 대체 소재 개발에도 AI의 역할이 커질 것으로 예상됩니다. 이는 기업의 ESG 전략, 국가의 산업정책, 글로벌 규범 대응 전략과도 긴밀히 연결될 것입니다. 따라서 AI를 활용한 소재개발 역량은 곧 국가와 기업의 미래 경쟁력을 좌우하는 핵심 자산이 될 것입니다.

AI의 발전에도 불구하고, 인간의 역할은 줄어들기보다는 오히려 더 중요해지고 있습니다. 문제를 정의하고, 의미 있는 데이터를 만들고, 예측 결과를 해석하고, 산업과 사회에 응용하는 과정은 인간만이 수행할 수 있는 고차원의 창의적 사고를 요구합니다.

향후 재료과학 분야에서 필요한 인재는 단순한 계산 능력자가 아니라, AI와 협력하며 과학적, 기술적, 경제적, 윤리적 시야를 함께 갖춘 통합형 리더가 될 것입니다. 이는 교육, 기업, 정책 전반에서의 사고 전환을 필요로 합니다.